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吳學森 著

圖書標籤:

• 醫學統計學
• 生物統計
• 統計學
• 流行病學
• 研究方法
• 數據分析
• 醫學研究
• 臨床研究
• 統計軟件
• SPSS

齣版社： 中國醫藥科技齣版社

ISBN：9787506782005

版次：1

商品編碼：12025038

包裝：平裝

叢書名： 全國普通高等醫學院校五年製臨床醫學專業“十三五”規劃教材

開本：16開

齣版時間：2016-08-01

用紙：膠版紙

編輯推薦

　　為瞭更好地服務於教學，本書配套提供智能化的中國醫藥科技齣版社在綫學習平颱------愛慕課（www.imooc985.com）,使用中國醫藥科技齣版社教材的師生可以在全球領先的教學平颱上順利開展教與學。

內容簡介

　　本書是全國普通高等醫學院校五年製臨床醫學專業“十三五”規劃教材規劃教材之一，根據本學科教學大綱的基本要求和課程特點編寫而成，本書具有以強化醫學生職業道德、醫學人文素養教育和臨床實踐能力培養為核心，推進醫學基礎課程與臨床課程相結閤，轉變重理論而輕臨床實踐、重醫學而輕職業道德、人文素養的傳統觀念，注重培養學生臨床思維能力和臨床實踐操作能力的特點。本書供本科臨床醫學專業師生使用。

前言/序言

《統計學原理與應用：大數據時代的洞察力》 內容簡介： 在信息爆炸、數據驅動決策日益重要的今天，理解和運用統計學知識已成為各行各業人士必備的核心技能。本書《統計學原理與應用：大數據時代的洞察力》並非一本晦澀難懂的學術專著，而是一本旨在為讀者打開統計學之門，激發其對數據背後規律探索興趣的指南。本書將帶領讀者深入淺齣地理解統計學的基本概念、核心方法以及在現實世界中的廣泛應用，幫助讀者培養嚴謹的數據思維，從紛繁復雜的數據中提煉齣有價值的洞察。 本書的核心目標： 奠定堅實的理論基礎： 從最基礎的描述性統計齣發，逐步引入推斷性統計的強大工具，使讀者清晰地認識到統計學如何連接樣本與總體，如何量化不確定性。 掌握核心統計方法： 詳細闡述假設檢驗、方差分析、迴歸分析、相關性分析等關鍵統計方法，並結閤實際案例，指導讀者如何選擇、應用和解讀這些方法。 培養數據驅動的思維模式： 強調數據收集、整理、分析、解釋和可視化的全過程，引導讀者學會用統計的視角審視問題，用數據說話，做齣更明智的決策。 擁抱大數據時代的挑戰與機遇： 探討在大數據背景下，統計學的新發展和新應用，例如機器學習、數據挖掘等領域與傳統統計學的融閤，以及如何處理海量、多維度的數據。 提升解決實際問題的能力： 通過豐富的跨學科案例，展示統計學在商業、金融、市場營銷、社會科學、工程技術等諸多領域的實際應用，激發讀者將其所學應用於自身工作和學習中。 本書章節概覽： 第一部分：數據之初——描述性統計的藝術 第一章：數據世界漫遊：統計學概覽與基本概念 統計學是什麼？它為何如此重要？ 總體與樣本：認識我們研究的對象。 變量的類型：定性變量與定量變量的區分。 數據的尺度：名義、順序、間隔和比例尺度的特點。 數據收集的原則與挑戰。 第二章：數據畫像：集中趨勢的度量 均值、中位數、眾數：不同的“中心”代錶什麼？ 什麼時候用均值，什麼時候用中位數？ 多峰分布的含義。 第三章：數據形態：離散程度的描繪 極差、四分位距：數據的“廣度”有多大？ 方差與標準差：量化數據圍繞均值的散布程度。 變異係數：在不同量級數據中進行比較。 第四章：數據分布的形狀：偏度和峰度 對稱分布、偏態分布：數據的“傾斜”程度。 峰度：分布的“尖峭”程度。 理解這些形狀對數據解讀的重要性。 第五章：數據可視化：讓數字“說話” 條形圖、餅圖、直方圖：展示頻率與比例。 箱綫圖：直觀展示數據的分布、離散程度和異常值。 散點圖：探索變量之間的關係。 摺綫圖：展示趨勢變化。 選擇閤適圖錶的原則。 第二部分：洞察未來——推斷性統計的威力 第六章：概率基礎：不確定性中的規律 概率的基本概念與公理。 條件概率與獨立事件。 貝葉斯定理：更新信念的強大工具。 隨機變量與概率分布：離散型（二項分布、泊鬆分布）與連續型（正態分布、指數分布）。 第七章：抽樣分布：連接樣本與總體的橋梁 中心極限定理：理解樣本均值分布的普適性。 標準誤：樣本統計量精度的度量。 t分布、卡方分布、F分布的引入。 第八章：參數估計：從樣本推測總體 點估計與區間估計：我們知道多少？ 置信區間：一個有意義的範圍。 如何確定置信水平與樣本量。 第九章：假設檢驗：用證據說話 零假設與備擇假設：提齣並檢驗你的猜想。 P值：衡量證據強度的標準。 第一類錯誤與第二類錯誤：犯錯的代價。 單邊檢驗與雙邊檢驗。 z檢驗、t檢驗、卡方檢驗、F檢驗的應用場景。 第三部分：探索關係——多元統計的智慧 第十章：兩變量關係：相關性與迴歸分析 相關係數：度量兩個變量綫性關係的強度和方嚮。 皮爾遜相關係數、斯皮爾曼秩相關係數。 簡單綫性迴歸：建立一個預測模型。 迴歸方程的解釋與應用。 判定係數（R平方）：模型解釋力的度量。 迴歸係數的顯著性檢驗。 第十一章：方差分析：比較多組均值 單因素方差分析（ANOVA）：檢驗多個組均值是否存在顯著差異。 多重比較：找齣具體哪些組存在差異。 雙因素方差分析：探索兩個因素聯閤作用的影響。 第十二章：多重迴歸：模型的優化與復雜化 引入多個預測變量。 多重共綫性：變量之間的“打架”。 模型選擇策略：逐步迴歸、嚮前選擇、嚮後剔除。 交互項的應用：考察變量間的聯閤效應。 第十三章：分類數據分析：卡方檢驗的擴展 擬閤優度檢驗：檢驗觀察頻率是否符閤理論頻率。 獨立性檢驗：檢驗兩個分類變量是否相互獨立。 關聯強度度量。 第四部分：大數據時代的統計視野 第十四章：非參數統計：當數據不服從分布 何時需要非參數方法？ 威爾科剋森秩和檢驗、曼-惠特尼U檢驗。 剋魯斯卡爾-沃利斯檢驗。 第十五章：統計建模與預測：構建未來的藍圖 時間序列分析：捕捉數據隨時間變化的模式。 時間序列模型：ARIMA、指數平滑等。 預測的準確性評估。 第十六章：抽樣調查設計：科學的“以點帶麵” 簡單隨機抽樣、分層抽樣、整群抽樣、係統抽樣。 抽樣誤差與樣本量確定。 調查問捲設計的基本原則。 第十七章：大數據分析導論：統計學的未來方嚮 機器學習與統計學的關係。 數據挖掘的基本流程。 麵嚮對象的統計分析工具簡介（如R、Python）。 統計學在人工智能、深度學習等前沿領域的應用展望。 本書特色： 循序漸進，邏輯清晰： 從基礎概念到高級方法，層層遞進，幫助讀者逐步建立完整的統計學知識體係。 理論與實踐並重： 詳細闡述統計原理，並輔以大量來自不同領域的實際案例，使讀者深刻理解理論的實際意義。 語言通俗易懂： 避免使用過多的專業術語，力求用平實的語言解釋復雜的統計概念，讓統計學不再遙不可及。 強調數據思維： 不僅教授“怎麼做”，更引導讀者思考“為什麼這麼做”，培養獨立分析和解決問題的能力。 覆蓋麵廣： 涵蓋瞭描述性統計、推斷性統計、多元統計等核心內容，並展望瞭大數據時代的統計發展趨勢。 案例豐富多樣： 案例來源於生活、商業、科學等多個領域，具有很強的代錶性和啓發性。 目標讀者： 本書適閤所有對數據分析感興趣，希望提升自身數據素養的讀者。包括但不限於： 各專業學生： 無論文科、理科、工科、商科，統計學都是重要的基礎工具。 職場人士： 市場營銷、産品經理、金融分析師、項目管理、人力資源等崗位需要的數據分析能力。 科研人員： 掌握統計學是進行科學研究、分析實驗數據、發錶學術成果的基石。 對數據感興趣的普通讀者： 希望理解新聞報道中的統計數據，或在日常生活中做齣更明智的決策。 《統計學原理與應用：大數據時代的洞察力》將是您探索數據世界、解鎖數據價值的得力助手，幫助您在這個信息化的時代，擁有更敏銳的洞察力，做齣更精準的判斷。

評分☆☆☆☆☆

天呐，這本書簡直是打開瞭我對數字世界的一扇新窗戶！以前我對那些冷冰冰的數字總是敬而遠之，覺得它們離我的生活很遠，甚至有些望而生畏。但這本書不一樣，它用一種極其通俗易懂的方式，將那些看似復雜的統計概念，一點點地剝開瞭層層外衣，讓我看到瞭它們背後蘊含的邏輯和力量。特彆是關於如何解讀實驗數據的那部分，我以前總是模模糊糊的，分不清P值到底是什麼意思，統計顯著性和實際意義之間的關係更是讓人頭疼。但是，這本書通過生動的例子，比如藥物療效的比較，就像把我帶進瞭真實的臨床研究場景，讓我親身體驗數據是如何被分析、被解讀的。讓我第一次真正理解瞭，為什麼在科學研究中，嚴謹的統計分析是如此至關重要。它不僅僅是數字遊戲，更是對證據的審視，是對真相的探尋。我現在看新聞裏報道的各種研究成果，都會不自覺地去思考背後有沒有統計學支撐，有沒有被誤讀的可能。這種思維方式的轉變，真的讓我覺得受益匪淺。

評分☆☆☆☆☆

這本書的邏輯結構安排得太棒瞭！讀起來一點都不會感到突兀或者跳躍，就像一條清晰的河流，緩緩地引導你進入統計學的世界。從最基礎的概念講起，比如什麼是數據，數據有哪些類型，到如何描述數據，比如均值、中位數、標準差，再到更進一步的推斷性統計，比如假設檢驗、置信區間。每一個環節都銜接得非常自然。我最喜歡的是書中關於數據可視化那一章，它不僅僅教你如何製作圖錶，更重要的是告訴你，好的圖錶應該如何呈現信息，如何避免誤導。我以前總覺得圖錶就是把數字變成圖形，但這本書讓我明白，圖錶是溝通的語言，是讓數據“說話”的工具。它通過不同的圖錶類型，以及它們各自適閤的場景，讓我明白瞭如何更有效地傳達信息，也如何更敏銳地發現圖錶背後隱藏的規律。

評分☆☆☆☆☆

真的，這本書讓我對“數據”這個詞有瞭全新的認識。以前我對數據的感覺就是一堆數字，沒什麼特彆的。但讀瞭這本書之後，我發現數據背後其實隱藏著無窮的故事和信息。它讓我明白瞭，如何從看似雜亂的數據中提煉齣有用的洞察，如何用科學的方法來驗證我們的猜想。我印象最深刻的是書中關於相關性和因果性的辨析，這是我之前一直模糊不清的概念。這本書用非常清晰的例子，比如“冰淇淋銷量和溺水人數都上升，但這並不意味著冰淇淋導緻溺水”，讓我瞬間理解瞭這兩個概念的本質區彆。這種嚴謹的分析方法，讓我對生活中看到的各種“關聯”都多瞭一份審慎。它不僅僅是教會瞭我統計學的方法，更是教會瞭我一種分析問題的思維方式，讓我更加理性地看待信息，也更加堅定地追求證據。

評分☆☆☆☆☆

這本書簡直就是我近期閱讀的最大驚喜！我一直以為統計學離我遙不可及，是個隻屬於專業人士的領域。但這本書徹底顛覆瞭我的認知。它沒有使用太多晦澀難懂的專業術語，即使偶爾齣現，也會立刻用最貼近生活的例子進行解釋。我尤其佩服作者在介紹統計學在實際應用中的部分，那些案例都非常有說服力。比如，書中在講解如何評估一項公共衛生政策的效果時，用到瞭很多真實世界的數據和分析方法，讓我看到瞭統計學是如何幫助我們做齣更明智的決策的。從疾病的傳播模型，到醫療資源的分配，再到藥物的有效性評估，書中的內容都讓我覺得非常貼閤實際，而且充滿瞭智慧。更重要的是，它激發瞭我對這個領域的好奇心，讓我開始思考，在生活中遇到的各種信息，是否都能用統計學的視角去解讀，去分析。

評分☆☆☆☆☆

不得不說，這本書在概念的闡釋上做得真是太到位瞭！我之前嘗試過一些其他關於統計學的書籍，但很多都隻是堆砌公式，讓人雲裏霧裏。而這本則不同，它仿佛是一位經驗豐富的老教授，循循善誘地引導你一步步理解。我特彆喜歡它在講解不同統計方法的章節，沒有直接拋齣復雜的數學模型，而是先從實際問題齣發，告訴你為什麼要用到這個方法，它能解決什麼問題。然後，再巧妙地引入方法本身，並且用非常形象的比喻來解釋其中的關鍵點。比如，它在講到假設檢驗的時候，就把“零假設”和“備擇假設”比作法庭上的“無罪推定”和“有罪指控”，一下子就把抽象的概念變得生動起來。還有，它對抽樣方法的解釋，也讓我豁然開朗，明白瞭為什麼隨機抽樣如此重要，以及各種非隨機抽樣可能帶來的偏倚。讀這本書，真的感覺像是在和一位智慧的長者對話，每一次翻頁，都感覺自己又嚮前邁進瞭一大步。

評分☆☆☆☆☆

這本書對實際工作幫助很大，好東西！

評分☆☆☆☆☆

您的天分是什麼？

評分☆☆☆☆☆

正規書是正規

評分☆☆☆☆☆

還可以，挺快就到瞭

評分☆☆☆☆☆

正版圖書，印刷清晰，紙張非常好，沒有異味；婦科醫生推薦的，多瞭解一些醫學知識，對女性身體健康有幫助；快遞給力，好評。

評分☆☆☆☆☆

還可以，物流也很快，好評

評分☆☆☆☆☆

搞活動買的，囤瞭好多，實惠

評分☆☆☆☆☆

在京東上買瞭好多好多書瞭，有滿減的，也有沒有滿減的，建議滿減的時候買，比較劃算，最近又買瞭很多書，好好讀書

評分☆☆☆☆☆

教材不錯，全是彩色的圖，很好